As operações de negócio dependem de sistemas de processamento de transações. O BI e várias análises conduzem cada vez mais os esforços de envolvimento do cliente, do supply chain management (SCM) e outros processos de negócios. Mas muitas empresas não têm uma visão única e clara dos seus clientes. Um motivo comum é que os dados do cliente diferem de um sistema para outro. Por exemplo, os registos do cliente podem não ser idênticos nos sistemas de entrada de pedidos, remessa e atendimento, devido a variações de nomes, moradas e outros atributos.
Os programas de Master Data Management (MDM) fornecem essa visão única, consolidando dados de sistemas de múltiplas fontes num formato padrão. No caso dos dados do cliente, o MDM harmoniza-os para criar um conjunto unificado de dados mestre para uso em todos os sistemas aplicáveis.
Isso permite que as organizações eliminem registos duplicados com dados incompatíveis, dando aos operacionais, executivos de negócios e analistas de dados uma imagem completa de clientes individuais sem ter que juntar entradas diferentes.
O que é a arquitetura Master Data Management?
Existem duas formas de gestão de dados mestre que podem ser implementadas separadamente ou em conjunto: o Master Data Management analítico, que visa alimentar dados mestres consistentes para data warehouses e outros sistemas analíticos, e o MDM operacional, que se concentra nos dados mestres em sistemas de negócios. Ambos fornecem uma abordagem sistemática para a gestão de dados mestres, normalmente habilitado pela implantação de um hub de MDM centralizado, onde os dados mestres são armazenados e mantidos.
No entanto, existem diferentes formas de arquitetar sistemas de MDM, dependendo da forma como as organizações desejam estruturar os seus programas de gestão de dados e as conexões entre o hub Master Data Management e os sistemas de origem. Os principais estilos de arquitetura de Master Data Management que foram identificados por consultores de gestão de dados e fornecedores de software de MDM incluem:
- Uma arquitetura de registo, que cria um índice unificado de dados mestre para usos analíticos sem alterar nenhum dos dados em sistemas de origem individuais. Considerado como a arquitetura de Master Data Management mais leve, recorre à limpeza de dados e ferramentas de correspondência para identificar entradas de dados duplicadas em sistemas diferentes e fazer referência cruzada no registo.
- Uma abordagem de consolidação, na qual conjuntos de dados mestres são extraídos de vários sistemas de origem e consolidados no hub Master Data Management. Isso cria um repositório centralizado de dados principais consistentes, principalmente para uso em BI, análises e relatórios corporativos. Mas os sistemas operacionais continuam a usar os seus próprios dados mestres para o processamento de transações.
- Um estilo de coexistência, que, da mesma forma, cria um conjunto consolidado de dados mestres no hub Master Data Management. Nesse caso, porém, as alterações nos dados mestres em sistemas de origem individuais são atualizadas no hub e podem ser propagadas para outros sistemas, para que todos usem os mesmos dados. Isso oferece um equilíbrio entre a gestão no nível do sistema e a governança centralizada dos dados mestres.
